aiXplain permet aux utilisateurs de construire, déployer et gérer des modèles IA, y compris la génération de texte, le traitement d'images et l’analyse de données. Avec son interface intuitive, aiXplain fournit des outils pour diverses applications IA, aidant les entreprises et les développeurs à intégrer des solutions IA de manière transparente dans leurs projets. La plateforme prend en charge des espaces de travail collaboratifs et encourage l'innovation en offrant une gamme de modèles préconstruits et d'options personnalisables.

ModelOp Center est une plateforme avancée conçue pour gouverner, surveiller et gérer les modèles d'IA à l'échelle de l'entreprise. Ce logiciel ModelOps est essentiel pour l'orchestration des initiatives d'IA, y compris celles impliquant de l'IA générative et de grands modèles linguistiques (LLM). Il garantit que tous les models d'IA fonctionnent efficacement, respectent les normes réglementaires et garantissent de la valeur tout au long de leur cycle de vie. Les entreprises peuvent tirer parti de ModelOp Center pour améliorer l'évolutivité, la fiabilité et la conformité de leurs déploiements d'IA.

Deploifai est une plateforme logicielle conçue pour gérer l'infrastructure et le déploiement d'apprentissage automatique. Elle automatise les tâches d'infrastructure cloud afin que les équipes puissent se concentrer sur la création de modèles d'IA plutôt que sur la gestion des serveurs. La plateforme offre une expérience fluide, du développement au déploiement, garantissant que les bons outils logiciels sont disponibles dès le départ, ce qui accélère le processus de développement et améliore la productivité.

Le modèle ML utilise des algorithmes de pointe pour simplifier le cycle de vie de l'apprentissage automatique. Il permet aux utilisateurs d'automatiser le prétraitement des données, la sélection de modèles et le réglage des hyperparamètres, rendant plus facile pour les développeurs de créer des modèles prédictifs très précis sans expertise technique approfondie. Avec des interfaces conviviales et une documentation exhaustive, le modèle ML est idéal pour les équipes cherchant à tirer rapidement parti des capacités d'apprentissage automatique dans leurs projets.

SPEAR (Scalable Platform for Edge AI Real-Time) est conçu pour gérer le cycle de vie complet de l'inférence IA en périphérie. Les développeurs peuvent définir des pipelines de flux qui ingèrent des données de capteurs, vidéos ou journaux via des connecteurs vers Kafka, MQTT ou sources HTTP. SPEAR déploie dynamiquement des modèles containerisés sur des nœuds de travail, équilibrant la charge à travers des clusters tout en garantissant des réponses à faible latence. Il comprend une gestion de version intégrée, des contrôles de santé et de la télémétrie, et expose des métriques à Prometheus et Grafana. Les utilisateurs peuvent appliquer des transformations personnalisées ou des alertes via une architecture de plugins modulaires. Avec une mise à l’échelle automatisée et une récupération d’erreurs, SPEAR fournit une analyse en temps réel fiable pour l’IoT, l’automatisation industrielle, les villes intelligentes et les systèmes autonomes dans des environnements hétérogènes.

APIPark sert de passerelle LLM complète offrant une gestion efficace et sécurisée des grands modèles de langage. Il supporte plus de 200 LLM, permettant une gestion visuelle fine, et s'intègre sans effort dans des environnements de production. La plateforme fournit un équilibrage de charge, une surveillance en temps réel du trafic et un cache sémantique intelligent. De plus, APIPark facilite la gestion des invites et la transformation des API, offrant des fonctionnalités de sécurité robustes telles que le masquage des données pour protéger les informations sensibles. Sa nature open-source et son design centré sur le développeur en font un outil polyvalent pour les entreprises souhaitant rationaliser le déploiement et la gestion de leurs modèles d'IA.

ModelBench AI offre une solution sans couture pour le déploiement et la maintenance des modèles d'apprentissage machine. Il prend en charge divers frameworks de modèles, simplifie le processus d'intégration et de surveillance, et propose une interface conviviale pour gérer l'ensemble du cycle de vie des modèles. Les utilisateurs peuvent facilement suivre les performances, optimiser les configurations et assurer l'évolutivité à travers différents environnements applicatifs, permettant ainsi aux scientifiques des données et aux ingénieurs de se concentrer sur l'innovation plutôt que sur les complexités d'infrastructure.